基于OpenCV对图片清晰度、色偏和亮度的检测（java版）

一. 导入OpenCV所需依赖

依赖下载:Releases - OpenCV

OpenCV下载安装

你可以到OpenCV 的官网选择下载下载地址选择你的系统和你需要的版本，我的是Windows系统的

下载好后就会有这么一个可执行文件双击选择你想要安装的路径,安装好后会导出一个opencv的文件夹

如果是64位系统则需要设置一下系统依赖32位系统的可以跳过；在build > bin目录下复制两个64位系统依赖文件

然后粘贴到build > java > x64文件夹下

eclipse里引用jar包和配置

在新建的工程下右键 > 构建路径 > 添加外部归档

选择 build > java 路径下的jar包

1. 在IDEA的项目模块下新建一个libs目录，将opencv-343.jar放进去，将opencv_java343.dll放到项目下。
    如图：
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   注意：opencv_java343.dll文件很多时候会加载不了，放在系统的path路径下也是可以的，jdk目录以及windows32目录下都是可行的，如果有强迫症的话就放在项目下吧。

1. pom 文件依赖引入

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   org.opencv opencv 0.0.1 system ${project.basedir}/libs/opencv-343.jar

二. 项目代码

1. 色偏检测

原理说明： 网上常用的一种方法是将RGB图像转变到CIE Lab空间，其中L表示图像亮度，a表示图像红/绿分量，b表示图像黄/蓝分量。通常存在色偏的图像，在a和b分量上的均值会偏离原点很远，方差也会偏小；通过计算图像在a和b分量上的均值和方差，就可评估图像是否存在色偏。计算CIE Lab*空间是一个比较繁琐的过程，好在OpenCV提供了现成的函数，因此整个过程也不复杂。

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/** * opencv 检测图片色偏 * jpegFile:待检测的图片 * calcCast 计算并返回一幅图像的色偏度以及，色偏方向 * cast 计算出的偏差值，小于1表示比较正常，大于1表示存在色偏 * da 红/绿色偏估计值，da大于0，表示偏红；da小于0表示偏绿 * db 黄/蓝色偏估计值，db大于0，表示偏黄；db小于0表示偏蓝 */ import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public static void main(String[] args) { colorException(new File("d:/test/14.jpg")); } public static Boolean colorException(File jpegFile) {         System.load( "绝对路径/opencv_java343.dll"); Mat srcImage = Imgcodecs.imread(jpegFile.getAbsolutePath()); Mat dstImage = new Mat(); // 将RGB图像转变到CIE L*a*b* Imgproc.cvtColor(srcImage, dstImage, Imgproc.COLOR_BGR2Lab); float a=0,b=0; int HistA[] = new int[256],HistB[] = new int[256]; for(int i=0;i<256;i++) { HistA[i]=0; HistB[i]=0; } int size= (int)dstImage.total() * dstImage.channels(); for(int i=0;i < dstImage.rows(); i++) { for(int j=0;j< dstImage.cols(); j++) { //在计算过程中，要考虑将CIEL*a*b*空间还原后同 a+=(float)(dstImage.get(i,j)[1]-128); b+=(float)(dstImage.get(i,j)[2]-128); // int x=Math.abs(dstImage.ptr(i,j).get(1)); // int y=Math.abs(dstImage.ptr(i,j).get(2)); int x=(int)dstImage.get(i,j)[1]; int y=(int)dstImage.get(i,j)[2]; HistA[x]++; HistB[y]++; } } float da=a/(float)(dstImage.rows() * dstImage.cols()); float db=b/(float)(dstImage.rows() * dstImage.cols()); float D= (float)Math.sqrt(da*da+db*db); float Ma=0,Mb=0; for(int i=0;i<256;i++) { //计算范围-128～127 Ma+=Math.abs(i-128-da)*HistA[i]; Mb+=Math.abs(i-128-db)*HistB[i]; } Ma/=(float)(dstImage.rows() * dstImage.cols()); Mb/=(float)(dstImage.rows() * dstImage.cols()); float M=(float)Math.sqrt(Ma*Ma+Mb*Mb); float K=D/M; float cast =K; System.out.printf("色偏指数： %f\n",cast); if(cast>1.1) { System.out.printf("存在色偏\n"); return true; } else { System.out.printf("不存在色偏\n"); return false; } }

2. 亮度检测

原理说明：计算图片在灰度图上的均值和方差，当存在亮度异常时，均值会偏离均值点（可以假设为128），方差也会偏小；通过计算灰度图的均值和方差，就可评估图像是否存在过曝光或曝光不足。

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/** * opencv 检测图片亮度 * brightnessException 计算并返回一幅图像的色偏度以及，色偏方向 * cast 计算出的偏差值，小于1表示比较正常，大于1表示存在亮度异常；当cast异常时，da大于0表示过亮，da小于0表示过暗 * 返回值通过cast、da两个引用返回，无显式返回值 */ import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public static Integer brightnessException ( File jpegFile) { Mat srcImage = Imgcodecs.imread(jpegFile.getAbsolutePath()); Mat dstImage = new Mat(); // 将RGB图转为灰度图 Imgproc.cvtColor(srcImage,dstImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); float a=0; int Hist[] = new int[256]; for(int i=0;i<256;i++) { Hist[i] = 0; } for(int i=0;i=1) { System.out.printf("亮度："+da); if(da > 0) { System.out.printf("过亮\n"); return 2; } else { System.out.printf("过暗\n"); return 1; } } else { System.out.printf("亮度：正常\n"); return 0; } }

3. 图片颜色检测

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/** * opencv 检测图片颜色 */ public static void imageColor ( File jpegFile) { Mat srcImage = Imgcodecs.imread(jpegFile.getAbsolutePath()); Mat dstImage = new Mat(); Imgproc.cvtColor(srcImage,dstImage, Imgproc.COLOR_BGR2HSV); int i = 0 ,j = 0; loop:for( i=0;i=0&&colorVec[0]<=180) &&(colorVec[1]>=0&&colorVec[1]<=255) &&(colorVec[2]>=0&&colorVec[2]<=46)) { continue; } else if((colorVec[0]>=0&&colorVec[0]<=180) &&(colorVec[1]>=0&&colorVec[1]<=43) &&(colorVec[2]>=46&&colorVec[2]<=220)){ continue; } else if((colorVec[0]>=0&&colorVec[0]<=180) &&(colorVec[1]>=0&&colorVec[1]<=30) &&(colorVec[2]>=221&&colorVec[2]<=255)){ continue; } else { System.out.println("彩色图像"); break loop; } } } if(i==dstImage.rows() && j==dstImage.cols()) { System.out.println("黑白图像"); } }

4. 清晰度检测
网上用opencv检测的各个版本均为c++/c#写的，二者的库依赖和方法变量名都存在较大的差异，转换太过麻烦，此处提供一个javacv的写法，以解部分老哥的燃眉之急。
4.1 javacv依赖引入（依赖jar包较大）

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org.bytedeco javacv-platform 1.4.3

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import org.bytedeco.javacpp.opencv_core; import org.bytedeco.javacpp.opencv_imgcodecs; import org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc; /** * javacv 检测图片清晰度 * 标准差越大说明图像质量越好 */ public static void clarityException(File jpegFile){ String path = "E:\\test\\"; opencv_core.Mat srcImage = opencv_imgcodecs.imread(jpegFile.getAbsolutePath()); opencv_core.Mat dstImage = new opencv_core.Mat(); //转化为灰度图 opencv_imgproc.cvtColor(srcImage, dstImage, opencv_imgproc.COLOR_BGR2GRAY); //在gray目录下生成灰度图片 opencv_imgcodecs.imwrite(path+"gray-"+jpegFile.getName(), dstImage); opencv_core.Mat laplacianDstImage = new opencv_core.Mat(); //阈值太低会导致正常图片被误断为模糊图片，阈值太高会导致模糊图片被误判为正常图片 opencv_imgproc.Laplacian(dstImage, laplacianDstImage, opencv_core.CV_64F); //在laplacian目录下升成经过拉普拉斯掩模做卷积运算的图片 opencv_imgcodecs.imwrite(path+"laplacian-"+jpegFile.getName(), laplacianDstImage); //矩阵标准差 opencv_core.Mat stddev = new opencv_core.Mat(); //求矩阵的均值与标准差 opencv_core.meanStdDev(laplacianDstImage, new opencv_core.Mat(), stddev); // ((全部元素的平方)的和)的平方根 // double norm = Core.norm(laplacianDstImage); // System.out.println("\n矩阵的均值：\n" + mean.dump()); System.out.println(jpegFile.getName() + "矩阵的标准差：\n" + stddev.createIndexer().getDouble()); // System.out.println(jpegFile.getName()+"平方根：\n" + norm); }

最后的叮嘱：项目部署到服务器时，一定注意将opencv_java343.dll放在系统的path路径下，或者Tomcat的bin目录下。